2016 Unicode Conference拾遗(六)

本文介绍了GVTService的架构,包括managementGUI、client和server三部分。managementGUI用于配置管理和结果校验等;client端负责数据收集和分析;server端则进行深入分析。
部署运行你感兴趣的模型镜像

上回说到了GVT Service的三个部分,分别是management GUI,client,server。我们先来看看management GUI部分都做了些什么。


作者总结了如下几点。简而言之就是配置管理的工作,例如GVT任务驱动,获取G11n数据,对GVT进行结果校验等。

1.      通过GUI管理GVT

2.      对GVT进行配置

3.      获取Client端数据进行展示

4.      GVT驱动

5.      检查GVT结果

 

同时,作为data collection角色的Client端,需要完成如下任务。

1.      抽取G11n数据

2.      对代码进行采样分析

以决定采用何种预设的I18n语言和框架规则来进行静态代码分析

3.      指定产品代码库,对代码进行I18n静态扫描

4.      在扫描结果中提取改变的参数

5.      对改变的参数进行分析

6.      对改变的参数进行map映射关联

7.      生成G11n API matrix

8.      最后上传子程序和参数到server端,进行下一步深入分析

 

作为G11n数据收集模块,client端需要负责以下内容:

1.      收集支持的语言和locale列表

2.      扫描所有源代码并列出G11n子程序

3.      分析G11n子程序所使用的参数(消息/语言目录名称)

4.      将参数映射到每个API

5.      检测预定义的默认消息缓冲区大小

6.      向Server端GVT API发送G11n数据

 

以C语言为例,client端会对如下localesensitive的method进行静态扫描和语义分析。

 

至于server端的Globalization Test Application Programming Interface (SSGT-API)又有哪些功能呢,且听下回分解。

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Stable-Diffusion-3.5

Stable-Diffusion-3.5

图片生成
Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型,相比 3.0 版本,它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值